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2018년도 상위 10가지 비지니스 인텔리전스 동향 - 3
마이펩 조회수:104 추천수:0 211.33.170.99
2018-08-14 10:20:18

자연어 처리[NLP]의 약속

2018년에는 자연어 처리(NLP)가 널리 보급되고 정교해지며 어디에서나 가능하게 될 것입니다. 

개발자와 엔지니어의 NLP에 대한 이해력이 높아짐에 따라, NLP가 구현되지 않은 영역에 통합하는 부문도 성장할 것입니다. Amazon, Alexa, Google Home 및 Microsoft Cortana가 인기를 끌면서, 가람들은 이제 소프트웨어한테 이야기할수 있고 그러면 소프트웨어가 무엇을 해야하는지 이해할 것이라고 기대하게 되었습니다. 예를들어, "Alexa, Yellow Submarine를 좀 틀어줘"라고 명령을 하면, 비틀즈의 그 히트곡은 저녁 식사를 준비하는 동안 부엌에서 연주될것입니다. 바로 이 개면이 데이터에 적용되어 질문을 하고 보유한 데이터를 분석하는 것이 모든 사람에게 더 쉬워졌습니다. 

Gartner는 2020년에는 분석 쿼리의 50%가 검색, NLP또는 음성을 통해 샹성될것으로 예측합니다. 이것은 이동 중인 CEO가 휴대기기에게 다음과 같이 급히 질문하는 것이 훨씬 쉬워진다는 뜻입니다. 즉, '뉴욕에서 주력 상품을 구입한 고객의 총매출액을 지난 30일간 주문으로 필터링한 다음 프로젝트 소유자 부서별로 그룹화해서 보고'하도록 지시할 수 있습니다.  또는 자녀가 재학중인 학교 교장이 다음과 같이 질문을 할 수 있습니다.  "올해 학생들의 평균 성적은 어떻습니까?' 그러면 '8학년 학생'으로 필터링하고 '담당 교사과목'별로 그룹화하시오". NLP는 사람들이 데이터에 대해 더 미묘한 질문을 하고 매일매일 더 나은 인사이트와 의사 결정으로 유도하는 적절한 응답을 받을 수 있도록 해줍니다. 

동시에 개발자와 엔지니어는 사람들이 NLP를 사용하는 방식을 배우고 이해하는데 노력을 기울일 것입니다. 그들은 즉각적인 만족을 주는 질문(가장 많은 매출을 올린 제품은?)에서부터 탐색(내 데이터가 무엇을 말해줄수 있는지 모르는데... 내 부서는 어떻게 하고 있지?)에 이르기까지 사람들이 질문하는 방식을 검토할 것입니다. Tableau의 소프트웨어 엔지니어인 Ryan Atallah는 " 이 행동은 질문이 제기될때의 상황과 매우 밀접한 관계가 있습니다"라고 말합니다. 최종 사용자가 모바일 기기를 사용하는 경우에는 즉각적인 만족감을 주는 질문을 하는 경향이 있는 반면, 책상에 앉아 대시보드를 보고 있으면 더 깊은 질문을 탐색하고 조사하려고 할 것입니다. 

분석의 가장 큰 장점은 다양한 워크플로우를 이해하는데에서 얻을 수 있는데, 이는 NLP가 보완 할 수 있는 것입니다. Tableau의 소프트웨어 엔지니어인Vidya Setlur도 "모호성은 어려운 문제"라고 말했는데, 특정 질문의 입력 내용 보다 워크플로우를 이해하는 것이 더 중요하다는 것을 시사합니다. 데이터에 대해 동일한 질문(예, 이번 분기에 어떤 영업 담당자가 가장 높은 매출을 기록했나요?" 또는 "이번분기에 최고의 영업 실적을 거둔 직원은 누구입니까?")을 하는 여러가지 방법이 있을때 최종 사용자는 그것을 묻는 '올바른 방법을 생각하고 싶은 것이 아니라 단지 대답을 원합니다. 

결과적을 모든 상황에 NLP를 적용하는 것이 아니라 올바른 워크플로우에서 NLP를 사용할수 있게 하여 그것을 사용하는 사람의 몸에 배게하는 데에서 기회는 창출됩니다. 

    

 

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